본 논문에서는 전력수급기본계획에 열병합발전설비의 최적용량을 반영할 수 있는 방법론을 개발하였으며 이에 따른 효과를 분석하였다. 이를 위해 열병합발전의 계획발전원가를 새로이 산정하여 심사곡선법(Screening Curve Method : SCM)을 이용한 정태적 최적 전원을 구성하였다. 이때, 열병합발전은 전기와 열을 생산하는 것이 가장 중요한 특징이므로 이를 고려할 수 있도록 열병합발전의 전기용량과 열용량을 모두 고려할 수 있는 계획발전원가를 도출하였다. 또한, 심사곡선법을 적용시키기 위한 부하지속곡선의 경우도 열병합발전의 특징을 고려하여 전기 및 열 부하지속곡선을 구성하여 적용하였다. 이때, 현재 수립된 전력 수급기본계획을 최대한 수정하지 않는 범위 내에서 열병합발전설비를 반영하도록 하였다. 열병합발전 건설계획을 반영한 계획안의 타당성을 증명하기 위해서 열병합발전 건설계획을 반영한 계획안과 전력수급기본계획을 비교 하였다. 즉, 발전량 기대치를 산출하여 발전원별 연료소비량 및 환경에 미치는 영향을 도출함으로써 열병합발전의 반영에 대한 효율성을 입증하였다.
Recently, ESS became efficient device to stabilize electric power supply system with the development SG related technology. In fact. there are some constraints to supply ESS, because of the high cost and required space, but rapid technology development for ESS will make it more useful soon. So, through this paper, we analyzed the benefit and demand effect when the battery is applied the building based on the measured energy consumption. After that, we got the conclusion that there is a volume limit in ESS application, in a benefit view point. And we realized that there is a demand violation, and the Cost-based BEMS is the best solution to enhance the effect of ESS application.
This study organizes scenarios on the power supply and demand plans considering the uncertainties and the portion of distributed energy resources. In analysing the scenarios, it estimates total electricity supply cost in the social aspect, natural gas demand and air pollutants emission including carbon dioxide. Also the analysis is performed to estimate the marginal cost of carbon dioxide reduction for the fuel switching from coal to liquified natural gas. In result, the social cost could be decreased by replacing some portion of renewable energy by LNG-based combined heat and power and delaying the construction of large base-load generators such as coal and nuclear plants. The marginal carbon dioxide reduction cost by fuel switching is in plausible range for fuel switching to be an option for carbon dioxide emission reduction when the social cost is considered.
The semiconductor industry, which relies on global supply chains, has recently been facing longer lead time for material procurement due to supply chain uncertainties. Moreover, since increasing customer satisfaction and reducing inventory costs are in a trade-off relationship, it is challenging to determine the appropriate safety stock level under demand and lead time uncertainties. In this paper, we propose a framework for determining safety stock levels by utilizing the optimization method to determine the optimal safety stock level. Additionally, we employ a linear regression method to analyze customer satisfaction scores and inventory costs based on variations in lead time and demand. To verify the effectiveness of the proposed framework, we compared safety stock levels obtained by the regression equations with those of the conventional method. The numerical experiments demonstrated that the proposed method successfully reduces inventory costs while maintaining the same level of customer satisfaction when lead time increases.
Electricity is basic need for country development. But at the present time proper planning and policy is require at high pace for power generation network extension due to the increasing population growth rate. Present study aimed to analyze the present and future demand for electricity at household level in Province of Balochistan of Pakistan via simulation modeling. Data of year 2004-2005 was used as baseline data for electricity consumption to predict future demand of electricity at both rural and urban domestic level up to subsequent 30 years, with help of LEAP software. Basically three scenarios were created to run software. One scenario was Business-As-Usual and other two were green scenarios i.e., solar and wind energy scenarios. Results predicted that by using alternative energy sources, demand for electricity will be fulfill and will also reduce burden on non-renewable energy sources due to the greater potential for solar and wind energy present in Balochistan.
With the increase of electrical consumption and the unbalance of power demand and supply, power reserve rate is getting smaller and also the reliability of the power supply is getting deteriorated. Under this circumstance, the electrical energy storage (EES) System is considered as one of essential countermeasure for demand side management. This paper proposes efficient evaluation algorithms of multiple functions for EES systems, especially the secondary battery energy storage systems, in the case where they are interconnected with the power distribution systems. It is important to perform the economic evaluation for the new energy storage systems in a quantitative manner, because they are very costly right now. In this paper, the multiple functions of EES systems such as load levelling, effective utilization of power distribution systems and uninterruptible power supply are classified, and then the quantitative evaluation methods for their functions are proposed. From the case studies, it is verified that EES systems installed at distribution systems in a dispersed manner have multiple functions involved with direct and indirect benefits and also they can be expected to introduce to distribution systems with respects to economical point of view.
This study is intended to set a greenhouse gas emission scenario based on green remodeling pilot project (Annex building of Seoul Customs Office) using LEAP model, a long-term energy plan analysis model, to calculate the energy saving and greenhouse gas emission till year 2035 as well as to analyze the effect of electric power saving cost. Total 4 scenarios were made, Baseline scenario, assuming the past trend is to be maintained in the future, green remodeling scenario, reflecting actual green remodeling project of Seoul Customs Office, behavior improvement and renewable energy supply, and Total scenario. According to the analysis result, the energy demand in 2035 of Baseline scenario was 6.1% decreased from base year 2013, that of green remodeling scenario was 17.5%, that of behavior improvement and renewable energy supply scenario was 21.1% and that of total scenario was 27.3%. The greenhouse emission of base year 2013 was $878.2tCO_2eq$, and it was expected $826.3tCO_2eq$, approx. 5.9% reduced, in 2035 by Baseline scenario. the cumulative greenhouse gas emission saving of the analyzing period were $-26.5tCO_2eq$ by green remodeling scenario, $2.8k\;tCO_2eq$ by behavior improvement and renewable energy supply scenario, and $2.0k\;tCO_2eq$ by total scenario. In addition the effect of electricity saving cost through energy saving has been estimated, and it was approx. 634 million won by green remodeling scenario and appro. 726 million won by behavior improvement and renewable energy supply scenario. So it is analyzed that of behavior improvement and renewable energy supply scenario would be approx. 12.7% higher than that of green remodeling scenario.
A bid-based pool(BBP) model is representative of energy market structure in a number of restructured electricity markets. Supply function equilibrium(SFE) models of interaction better match what is explicitly required in the bid formats of typical BBP markets. Many of the results in the SFE literature involve restrictive parametrization of the bid cost functions. In the SFE models, two parameters, intercept and slope, are available for strategic bidding. This paper addresses the realistic competition format that players can choose both parameters arbitrarily. In a fixed demand function, equilibrium conditions for generation company's profit maximization have a degree of freedom, which induces multi-equilibrium. So it is hard to choose a convergent equilibrium. However, consideration of stochastic demand function makes the equilibrium conditions independent each other based on the amount of variance of stochastic demand function. This variance provides the bidding players with incentives to change the slope parameter from an equilibrium for a fixed demand function until the slope parameter equilibrium.
원자력 인력 고령화는 원전 수출에 따른 새로운 인력 수요 증가에 못지 않는 중요한 인력 문제를 야기할 수 있다. 고령화된 숙련 전문인력의 대거 퇴직에 따른 고급 인력난과 원자력 기술능력 약화는 한국 원자력의 경쟁력을 크게 약화시킬 수 있다. 본 연구는 한국 원자력 관련 기관 및 업체들에 대해 2001년과 2010년 국내원자력 기관의 인력 현황에 대한 통계조사에 근거하여 약 10년의 기간 동안 원자력 인력 변동 추이 등의 인력 현황 통계자료를 활용했다. 이를 토대로 조사대상 기관별로 그리고 통합적으로 원자력 인력의 고령화 수준을 검토한다. 그리고 원자력 인력 고령화 문제에 대비하기 위한 인력 충원의 방향과 한국 원자력 인력 수급의 문제점을 해소해 나가기 위한 대응방안을 제시할 것이다.
With the improvement of living standards and economic development, electricity consumption continues to grow. The electricity is a special energy which is hard to store, so its supply must be consistent with the demand. The objective of electricity demand forecasting is to make best use of electricity energy and provide balance between supply and demand. Hence, it is very important work to forecast electricity demand with higher precision. So, various forecasting methods have been developed. They can be divided into five broad categories such as time series models, regression based model, artificial intelligence techniques and fuzzy logic method without considering special-day effects. Electricity demand patterns on holidays can be often idiosyncratic and cause significant forecasting errors. Such effects are known as special-day effects and are recognized as an important issue in determining electricity demand data. In this research, we developed the power demand forecasting method using ELM(Extreme Learning Machine) for special day, particularly, lunar new year and Chuseok holiday.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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